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3D-Diffusion: Scalable 3D Asset Generation with Diffusion Models 的内容解析
本教程以一个核心项目为基础:构建一个端到端的3D游戏角色生成管道,使用3D-Diffusion作为扩散模型的几何优化模块。该项目源于实际游戏开发痛点——传统3D建模工具耗时长、迭代慢,而生成式AI能自动化注入多样化姿态与纹理细节。我们将聚焦于如何从零起步,实现一个可复现的“幻想战士角色”原型:输入文本提示或2D草图,输出可导入Blender或Unity的交互式3D模型(支持高聚网格,骨骼绑定)。整

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本教程以一个核心项目为基础:构建一个端到端的3D游戏角色生成管道,使用3D-Diffusion作为扩散模型的几何优化模块。该项目源于实际游戏开发痛点——传统3D建模工具耗时长、迭代慢,而生成式AI能自动化注入多样化姿态与纹理细节。我们将聚焦于如何从零起步,实现一个可复现的“幻想战士角色”原型:输入文本提示或2D草图,输出可导入Blender或Unity的交互式3D模型(支持高聚网格,骨骼绑定)。整

深度学习部署 基础篇
往期文章RK3588+docker+YOLOv5部署:https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149673049RK3588测试NPU和RKNN函数包装https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149669753RK3588刷机:https://blog.csdn.net/FJN110/article
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